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基于CA-Markov和InVEST模型的城市景观格局与生境质量时空演变及预测  
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【英文篇名】 Spatial-temporal evolution and prediction of urban landscape pattern and habitat quality based on CA-Markov and InV EST model
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【作者】 褚琳; 张欣然; 王天巍; 李朝霞; 蔡崇法;
【英文作者】 CHU Lin; ZHANG Xin-ran; WANG Tian-wei; LI Zhao-xia; CAI Chong-fa; Ministry of Agriculture Key Laboratory of Arable Land Conservation in Middle and Lower Reaches of Yangtze River; Huazhong Agricultural University; College of Resources and Environment;
【作者单位】 华中农业大学农业部长江中下游耕地保育重点实验室; 华中农业大学资源与环境学院;
【文献出处】 应用生态学报 , Chinese Journal of Applied Ecology, 编辑部邮箱 2018年 12期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 InVEST模型; CA-Markov模型; 景观格局; 生境质量; Logistic回归模型; 驱动力;
【英文关键词】 In VEST model; CA-Markov model; landscape pattern; habitat quality; Logistic regression model; driving force;
【摘要】 由人类活动引起的城市景观格局变化是影响陆地生态系统的重要因素之一,城市景观格局分布对区域生物多样性服务功能的影响极大.为研究城市景观格局和生境质量演化及其变化原因,以武汉市作为典型区,基于武汉市2005、2010和2015年3期景观类型信息,使用马尔柯夫模型分析其景观格局时空变化特征;采用CA-Markov模型模拟预测武汉市2020年自然增长情景下的景观格局发展方向;使用Logistic回归模型分析景观变化的驱动力;结合InVEST模型评价3期景观格局分布下的生境质量分布和变化,以及2020年模拟情景下的生境质量分布特征,探究景观格局变化与人类活动之间的关系.结果表明:2005—2015年间,研究区景观类型变化以耕地和人工表面为主.耕地面积呈现逐年减少的趋势,主要转变为人工表面.人工表面面积不断增多,主要由水田和旱地转变而来.研究区整体景观生境质量级别下降,大量高生境质量级别的景观向低生境质量级别转化.整体景观生境质量指数减少,生物多样性服务功能降低,生境质量发生退化.2015—2020年间,武汉市景观格局和生境质量继续保持2005—2015年的变化趋势,表现为人工表面增加、景观生境质量指数减少、生物多样性服...
【英文摘要】 The change of urban landscape caused by human activities is one of the most important factors affecting terrestrial ecosystem. The distribution of urban landscape pattern has great impacts on the service function of regional biodiversity. To reveal the variation of landscape pattern and habitat quality in cities and its driving factors,we extracted landscape type information of Wuhan in2005,2010,2015,and analyzed spatial-temporal evolution of landscape pattern using Markov transition model. The CA-Markov mo...
【基金】 国家重点研发计划项目(2017YFC0505401); 国家自然科学基金项目(41877071); 中央高校基本科研业务费专项(2662016QD030)资助~~
【更新日期】 2018-12-29
【分类号】 TU984.1
【正文快照】 本文由国家重点研发计划项目(2017YFC0505401)、国家自然科学基金项目(41877071)和中央高校基本科研业务费专项(2662016QD030)资助This work was supported by the National Key Research and Development Program of China (2017YFC0505401),the National Natural Science Fou

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